• 한국수자원학회논문집
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• 제31권2호
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• pp.199-208
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• 1998

유역의 지형특성에 근거를 두고 유출기여면적의 변화를 고려한 분포형 모형인 TOPMODEL을 이용하여 홍수유출해석에 대한 적용성을 연구하였다. 건설교통부에서 설치운영중인 위천대표시험유역의 소유역인 동곡 및 고로지점을 분석대상유역으로 선정하였으며, 1/25,000 지형도를 이용하여 수치고도지도를 작성하였고 지형인자분석은 지리정보 시스템 도구인 Arc/Info를 이용하였다. 두 소유역의 지형상수가 서로 비슷하였고 각 연도별 동일호우사상에 대한 모형매개변수도 서로 유사한 특성을 나타내었다. TOPMODEL을 이용한 홍수유출에 대한 첨두유량의 모의 결과는 관측치와 비교할 때 그 재현성이 매우 우수하였다. 격자의 크기별로 유역을 분할하고 그에 따른 첨두유량과 발생시각의 변화를 동곡소유역은 100,120,240m, 고로유역은 120,200,360m 격자로서 분석한 결과 두 유역 모두 격자 크기의 증가에 따라 첨두유량은 증가하고 발생시각은 격자의 크기와 관계없이 일정한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권3호
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• pp.291-300
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• 1999

하천치수를 고려한 프랙탈 차원의 개념을 실제 강우-유출 모형에 적용시키는 방안으로써 스나이더 합성단위유량 도법을 택하였으며, 5대강 수계의 29개 유역에 대한 지형자료와 관측단위유량도 자료를 이용하여 4가지 형태의 스나이더형 관계식을 유도하였다. 29개 유역에 대한 분석과 2개 유역에 대한 검증 결과 하천길이의 프랙탈적인 성질을 이용하고 기계산된 자료는 기계산된 값을 이용하는 스나이더형 관계식이 가장 좋은 결과를 보여주었다. 하천차수 유역중심에서 출구까지의 하천길이( Lca )중 Lca 는 프랙탈적인 성질이 없고 유역중심의 상류에 해당하는 주하천 구간인 ( Lma - Lca )만이 1.027의 프랙탈 차원을 갖는다는 가정을 하였으며, 이를 이용하여 우리날 수계를 대표 할 수 있으며 작업대상 지형도축척에 의해 발생하는 하천길이의 프랙탈적인 영향을 고려할 수 있는 새로운 스나이더형 공식을 제안하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제25권6호
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• pp.349-356
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• 2013

본 연구에서는 만 또는 도서지역과 같이 지형적으로 차폐되어 외해로부터 직접적인 파랑전파가 어렵고 바람에 의해 발달된 파랑의 영향이 클 것으로 판단되는 지역에 사용되는 기존 만내설계파 모델의 문제점을 분석하고 개선방안을 검토하였다. 기존 만내설계파 모델은 바람을 고려할 수 있고 타 모델에 비해 복잡한 지형에도 비교적 간편하게 사용할 수 있는 장점을 지니는 반면 인근 대형 구조물 또는 지형에 의한 파랑의 회절 및 반사 등의 고려가 곤란하다. 기존모델의 단점을 극복하기 위해 회절 및 반사각, 수심변화 등의 고려가 가능한 개량된 만내설계파 모델을 현지에 적용하고 기존 모델과 비교 검토한 결과 구조물 주변에서 설계파고의 값에 신뢰성이 향상되는 것을 확인하였다. 따라서 개선된 만내설계파 모델은 차폐되어 있는 해역에서 항만 구조물 설계 시 기존의 방법에 비해 보다 고정도의 설계파를 산정하는 방법으로서 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제2권1호
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• pp.1-14
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• 2021

The study has been carried out with an objective to prepare Siberian roe deer habitat potential maps in South Korea based on three geographic information system-based models including frequency ratio (FR) as a bivariate statistical approach as well as convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) as machine learning algorithms. According to field observations, 741 locations were reported as roe deer's habitat preferences. The dataset were divided with a proportion of 70:30 for constructing models and validation purposes. Through FR model, a total of 10 influential factors were opted for the modelling process, namely altitude, valley depth, slope height, topographic position index (TPI), topographic wetness index (TWI), normalized difference water index, drainage density, road density, radar intensity, and morphological feature. The results of variable importance analysis determined that TPI, TWI, altitude and valley depth have higher impact on predicting. Furthermore, the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve was applied to assess the prediction accuracies of three models. The results showed that all the models almost have similar performances, but LSTM model had relatively higher prediction ability in comparison to FR and CNN models with the accuracy of 76% and 73% during the training and validation process. The obtained map of LSTM model was categorized into five classes of potentiality including very low, low, moderate, high and very high with proportions of 19.70%, 19.81%, 19.31%, 19.86%, and 21.31%, respectively. The resultant potential maps may be valuable to monitor and preserve the Siberian roe deer habitats.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.163-173
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• 2023

In this study, topographic change analysis was performed on the Nak-dong River estuary area. The factors affecting the changes in the bathymetry of the Nak-dong River estuary were analyzed using data from the discharge, suspended sediments, and rainfall of the Nak-dong River barrier as analysis data. As a result, erosion and sedimentation are judged to appear repeatedly due to complex effects such as discharge of the estuary barrier of the Nak-dong River and invasion of the open sea waves, and it is judged that there is no one-sided tendency. However, as a result of checking the data in the second half of 2020, it was possible to confirm a large amount of erosion, which is different from the past data. It is clear that this is a result beyond the trend of erosion in the first half and sedimentation in the second half. In the summer of 2020, the rainy season lasted for more than a month and torrential rains occurred, which seems to be due to about three times higher rainfall than other periods, and erosion is believed to have occurred as the discharge increased rapidly compared to the time deposited by river water outflow. In addition, compared to other times, the influence of many typhoons in the summer of 2020 is believed to have affected the topographical change at the mouth of the Nak-dong River.

• 한국습지학회지
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• 제19권1호
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• pp.164-171
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• 2017

본 연구는 지리정보시스템(Geometric Information System, GIS)을 이용하여 가야산 국립공원의 주요 우점식생인 신갈나무군락과 소나무군락의 분포에 영향을 미치는 고도, 경사, 사면방위, 지형지수, 연평균 온도, 온량지수, 잠재증발산량 등 7개 요인들을 분석하고, 요인별 식생분포 특성을 밝혔다. 가야산국립공원의 정밀식생 조사(1/5,000축척)결과, 신갈나무군락(29.42%), 신갈나무-소나무군락(7.38%), 소나무군락(27.66%), 소나무-신갈나무군락(7.44%), 졸참나무군락(1.40%), 굴참나무군락(1.10%) 등 총 128개의 식생유형이 확인되었고, 이들 중 신갈나무 우점림과 소나무 우점림이 전체 식생의 80.58%를 차지하고 있는 것으로 조사되었다. 분포요인 분석결과, 신갈나무군락과 소나무군락의 고도는 각각 575~1,065m(80.4%), 465~965m(84.1%), 경사는 $21^{\circ}$이상(78%), $21^{\circ}$이상(71.3%), 사면방위의 경우 신갈나무는 북사면, 소나무는 남사면이 우세한 것으로 분석되었고, 지형지수는 모두 5~6에 집중되어 있고, 연평균 기온은 $7{\sim}8^{\circ}C$(83%), $8{\sim}9^{\circ}C$(84%), 온량지수는 $59{\sim}70^{\circ}C{\cdot}month$와 $58{\sim}88^{\circ}C{\cdot}month$에서 주로 분포하며, 잠재증발산량은 560~590mm/yr, 580~610mm/yr에서 가장 많은 분포역을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.101-114
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• 2023

유사시 종심 깊숙한 곳에서 적을 타격하는 임무를 수행하는 항공기의 경우 격추될 위험에 항시 노출되어 있다. 현대전의 핵심 전투력으로써 최첨단의 무기체계를 운용하는 공중근무 요원은 양성하는데 많은 시간과 노력, 국가 예산이 소요되며 그들이 가진 작전 능력과 군사기밀이 매우 중요하기에 공중근무 요원의 생환은 매우 중요한 문제이다. 따라서, 본 연구에서는 적지에서 비상탈출한 조난자가 장애물을 피해 목표지점까지 도피·탈출을 시행할 경로를 예측하는 경로 문제를 연구하였으며 이를 통해 비상탈출한 조난자의 무사 생환 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 주제와 관련된 기존 연구들은 경로 문제를 네트워크 기반 문제로 접근하여 TSP, VRP, Dijkstra 알고리즘 등으로 문제를 변형하여 최적화 기법으로 접근한 연구가 있었다. 본 연구에서는 동적 환경을 모델링 하기에 적합한 MDP(마코프 의사결정과정)를 적용하여 연구하였다. 또한 GIS를 이용하여 지형정보 데이터를 추출하여 활용함으로써 모형의 객관성을 높였으며, MDP의 보상구조를 설계하는 과정에서 기존 연구 대비 모형이 좀 더 현실성을 가질 수 있도록 보다 상세히 지형정보를 반영하였다. 본 연구에서는 조난자가 지형적 이점을 최대한 이용함과 동시에 최단거리로 이동할 수 있는 경로를 도출하기 위하여 가치 반복법 알고리즘, 결정론적 방법론을 사용하였으며 실제 지형정보와 조난자가 도피·탈출 과정에서 만날 수 있는 장애요소들을 추가하여 모형의 현실성을 더하고자 하였다. 이를 통해 조난자가 조난 상황에서 어떠한 경로를 통해 도피·탈출을 수행할지 예측해 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 모형은 보상구조의 재설계를 통해 여러 가지 다양한 작전 상황에 응용이 가능하며 실제 상황에서 조난자의 도피·탈출 경로를 예측하고 전투 탐색구조 작전을 진행시키는 데 있어 다양한 요소가 반영된 과학적인 기법에 근거한 의사결정 지원이 가능할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.164-164
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• 2023

This study investigates the importance of flood-influencing factors on the accuracy of flood risk mapping using the integration of remote sensing-based and machine learning techniques. Here, the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) and Random Forest (RF) algorithms integrated with GIS-based techniques were considered to develop and generate flood risk maps. For the study area of NAPA County in the United States, rainfall data from the 12 stations, Sentinel-1 SAR, and Sentinel-2 optical images were applied to extract 13 flood-influencing factors including altitude, aspect, slope, topographic wetness index, normalized difference vegetation index, stream power index, sediment transport index, land use/land cover, terrain roughness index, distance from the river, soil, rainfall, and geology. These 13 raster maps were used as input data for the XGBoost and RF algorithms for modeling flood-prone areas using ArcGIS, Python, and R. As results, it indicates that XGBoost showed better performance than RF in modeling flood-prone areas with an ROC of 97.45%, Kappa of 93.65%, and accuracy score of 96.83% compared to RF's 82.21%, 70.54%, and 88%, respectively. In conclusion, XGBoost is more efficient than RF for flood risk mapping and can be potentially utilized for flood mitigation strategies. It should be noted that all flood influencing factors had a positive effect, but altitude, slope, and rainfall were the most influential features in modeling flood risk maps using XGBoost.

• 지질공학
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• 제34권1호
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• pp.51-65
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• 2024

산사태는 전 세계적으로 매년 큰 재산 피해를 야기하는 자연 재해로 알려져 있다. 국내에서도 기후 변화의 영향으로 산사태 피해가 증가하는 경향을 보이고 있으며, 이로 인한 피해를 줄이기 위해서는 산사태를 증가시키는 인자들을 파악하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구는 충청북도 충주시에서 발생한 산사태 피해에 영향을 미치는 변수들의 중요도를 평가하기 위해 랜덤포레스트 모델을 활용하여 14개의 인자들 사이의 중요도를 분석하였다. 연구 결과, 모델의 성능은 AUC가 0.87로 높은 정확도를 보이며, 변수 중요도는 경사 방향, 경사, 계곡까지의 직선 거리, 고도 순으로 정해졌으며, 이는 경사방향과 경사 등의 지형인자가 암종과 유효토심과 같은 지질과 토양인자보다 산사태 피해에 더 큰 영향을 미친다는 것을 시사한다. 이 연구 결과는 산사태 피해 예측지도의 제작 및 산사태 피해 감소에 초점을 맞춘 연구에 기초 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정밀공학회지
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• 제34권3호
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• pp.191-197
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• 2017

Light detection and ranging (LiDAR) is one of the most efficient technologies to obtain the topographic and bathymetric map of coastal zones, superior to other technologies, such as sound navigation and ranging (SONAR) and synthetic aperture radar (SAR). However, the measurement results using LiDAR are vulnerable to environmental factors. To achieve a correspondence between the acquired LiDAR data and reality, error sources must be considered, such as the water surface slope, water turbidity, and seafloor slope. Based on the knowledge of those factors' effects, error corrections can be applied. We concentrated on the effect of the seafloor slope on LiDAR waveforms while restricting other error sources. A simulation regarding in-water beam scattering was conducted, followed by an investigation of the correlation between the seafloor slope and peak timing of return waveforms. As a result, an equation was derived to correct the depth error caused by the seafloor slope.